Sistemas y Señales Biomédicos
Introducción
El estudio del procesamiento de señales es fundamental en la ingeniería biomédica debido a la amplia variedad de aplicaciones que tiene en el análisis, interpretación y mejora de datos biomédicos. A continuación, se presenta una justificación estructurada de su relevancia:
Naturaleza de las señales biomédicas Las señales biomédicas, como las señales electrocardiográficas (ECG), electromiográficas (EMG), electroencefalográficas (EEG), o incluso imágenes médicas (resonancias magnéticas o tomografías), son complejas y están afectadas por ruido y artefactos. El procesamiento de señales permite extraer información útil, filtrar interferencias y maximizar la calidad de los datos obtenidos.
Diagnóstico y monitoreo Las señales biomédicas son esenciales para el diagnóstico de enfermedades y el monitoreo continuo de pacientes. Por ejemplo, el procesamiento de un ECG ayuda a detectar arritmias, mientras que el análisis de un EEG puede identificar epilepsia o trastornos del sueño. En entornos de cuidado intensivo, el procesamiento en tiempo real de señales vitales garantiza decisiones clínicas rápidas y precisas.
Optimización de dispositivos biomédicos El diseño de dispositivos biomédicos como marcapasos, desfibriladores implantables y prótesis inteligentes requiere algoritmos avanzados de procesamiento de señales para interpretar datos en tiempo real y responder adecuadamente a las necesidades del paciente.
Avances en tecnología médica Tecnologías emergentes como el análisis de datos en telemedicina, dispositivos portátiles (wearables) y sistemas de salud móvil (mHealth) dependen del procesamiento de señales para garantizar la precisión y la utilidad de la información presentada.
Integración con otras disciplinas El procesamiento de señales se combina con inteligencia artificial y aprendizaje automático para desarrollar modelos predictivos, clasificar patrones patológicos y personalizar tratamientos.
Investigación en fisiología y biomecánica El análisis avanzado de señales contribuye a la comprensión profunda de procesos fisiológicos complejos, como la dinámica del corazón, el cerebro o el sistema musculoesquelético.
Educación y competencias profesionales La formación en procesamiento de señales biomédicas dota a los futuros ingenieros de herramientas matemáticas y computacionales para enfrentar problemas del mundo real, desarrollar soluciones innovadoras y avanzar en el campo de la ingeniería biomédica.
El curso está dividido en 5 partes: 1. Introducción al procesado de señales. 2. Conceptos de señales contínuas & discretas. 3. Muestreo. 4. Extracción de características de una señal. 5. Filtraje de señales.
Material del Curso
Presentaciones
Datos
Recursos
Códigos
Laboratorios
- LAB01: Código python, estadística, y números complejos.
- Eval-Lab01: Código python, estadística, y números complejos.
- LAB02: El electrocardiograma. Fundamentos Teóricos.
- LAB03: Análisis de información base del dataset (Demografía y estadística inicial)
- LAB003A: Análisis de información base del dataset (Alineación de información)
- LAB04: Convolución
- Lab05: Modelo estadístico para la clasificación de arritmias
Talleres & Examenes Anteriores
PLantilla para entrega de trabajos
Evaluaciones
- Examen parcial 1 (15%)
- Examen parcial 2 (15%)
- Examen final (20%)
- Laboratorios (30%)
- Proyecto Final (20%)
Horarios de clase
Clases
- Lunes: 10:00am-11:30am. F204.
- Jueves: 10:00am-11:30am. F206.
Laboratorio
- Martes: 10:00am-11:30am. I1-308.
Atención a estudiantes
Grupo 80:
Grupo 81:
